converted_obj = pd.DataFrame() for col in gl_obj.columns: num_unique_values = len(gl_obj[col].unique()) num_total_values = len(gl_obj[col]) if num_unique_values / num_total_values < 0.5: converted_obj.loc[:,col] = gl_obj[col].astype('category') else: converted_obj.loc[:,...
可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型,其中,日期是日期型,区域为字符型,销售数为数值型。 df.dtypes 使用df.info()命令查看查看索引、数据类型和内存信息。 df.info() 对数据做基本的描述统计可以有以下特征: 数据包含7409行数据,客户平均年龄为42岁,最小年龄22岁,...
然后取各行的平均值v['qty'].where(v['cd'].eq('A')).mean(axis='columns'): 0 47.0 1 52.0 2 75.0 dtype: float64 这与df具有相同的索引,因此我们可以非常简单地将值赋值回 df['Average'] = v['qty'].where(v['cd'].eq('A')).mean(axis='columns') df使用新列: Sales yr8cd yr9cd...
rank()#默认method='average',升序排名(ascending=True),按行(axis=0) #average 值相等时,取排名的平均值 #min 值相等时,取排名最小值 #max 值相等时,取排名最大值 #first值相等时,按原始数据出现顺序排名 索引设置 reindex() 更新index或者columns, 默认:更新index,返回一个新的DataFrame 代码语言:...
... 239 29.03 5.92 No Dinner 240 27.18 2.00 Yes Dinner 241 22.67 2.00 Yes Dinner 242 17.82 1.75 No Dinner 243 18.78 3.00 No Dinner [244 rows x 4 columns] 在没有列名列表的情况下调用 DataFrame 将显示所有列(类似于 SQL 的 *)。 在SQL 中,你可以添加一个计算列: 代码语言:javascript 代码...
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') pivot_table = df.pivot_table(values='value_column', index='index_column', columns='column_to_pivot') print(pivot_table) DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一,可以用于表示二维表格型数据。下面是一些DataFrame中常用的函数和方法及其用例示例:...
#By passing in the axis=1 argument, we can use the DataFrame.apply() method to iterate over rows instead of columns.#通过传入axis=1参数,我们可以使用DataFrame.apply()方法遍历行而不是列。defwhich_class(row):#通过自定义的which_class函数对船舱等级进行数据类型转换pclass = row['Pclass']ifpd....
"删除列, 需要指明 axis=1 or axis='columns'" "drop()不论删除行还是列, 默认都是非原地的,可以指定"data 'drop()不论删除行还是列, 默认都是非原地的,可以指定' Many functions, like drop, which modify the size or shape of a Series or DataFrame, can manipulate an object in-place without re...
df.columns#任务四:查看“Cabin”这列数据的所有值df['Cabin'].head(3) #第一种方法读取df.Cabin.head(3) #第二种方法读取#任务五:加载数据集“test_1.csv”,对比train.csv,test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')test_1.head(3)#删除多余的列...
pandas.DataFrame.rolling() function can be used to get the rolling mean, average, sum, median, max, min e.t.c for one or multiple columns. Rolling mean is also known as the moving average, It is used to get the rolling window calculation. ...